视频去背景:免费、带声音,全程在你的浏览器里
把片段拖进来就行。每一帧都在你自己的电脑上抠,原来的声音也一起带走。
手机上也能用,但同样一段 30 秒的视频,电脑浏览器要快好几倍。
视频与导出设置
把视频拖到这里
也可以直接 Ctrl+V / ⌘V 粘贴
支持 mp4 · mov · webm,免费版 30 秒、720p、200 MB 以内。超出时自动截前 30 秒、缩到 720p,不会直接拒收。
00:00
识别到人这一帧没有人点竖条或按 ← → 逐帧查看
你的视频经历了什么
- 1 · 解码
浏览器自带的视频解码器(WebCodecs)一帧一帧地把视频解开。内存里同一时间只放一帧,所以 30 秒的视频也不需要几个 G 的内存。
- 2 · 抠像
每一帧缩到短边 320–512 像素交给 MODNet——一个专门做人像抠图的网络——得到一张带半透明过渡的遮罩,再放大回原尺寸与画面相乘。
- 3 · 编码
抠好的画面重新编码:WebM 用带 Alpha 的 VP9,MP4 用 H.264;原文件里的音频数据包直接搬进新文件。
要等多久
用页面上那段 6 秒 720p 示例(180 帧)、「标准」精细度实测。视频越长,时间按比例增加。
| 机器 | 模型每帧 | 6 秒示例 | 30 秒视频(估算) |
|---|---|---|---|
| Apple M2 Max,WebGPU | 55 毫秒 | 11 秒 | 约 55 秒 |
| 同一台机器,只用 CPU(单线程) | 660 毫秒 | 约 2 分 10 秒 | 约 11 分钟 |
没有 WebGPU 的老电脑或低功耗笔记本,还会比上面 CPU 那一行更慢。嫌慢就先把视频剪短——每少一秒,模型就少看 30 帧。
用的是什么模型
抠像由 MODNet(Ke 等,AAAI 2022)完成,这是一个专门把人从环境里分出来的网络,ONNX 版本来自 Xenova/modnet。有 WebGPU 时用 25.9 MB 的全精度权重跑在显卡上;没有时用 13.0 MB 的半精度权重跑在 CPU 上。6.6 MB 的 8 位量化版我们也试过:浅蓝衬衫站在白墙前,整个人都被当成了背景,所以没用。
MODNet 以 Apache License 2.0 发布,允许商用,许可证全文随页面提供:LICENSE-model.txt。视频编解码用的是 Mediabunny(MPL-2.0)。
常见问题
视频会被上传吗?
不会。页面只下载一次模型,之后解码、抠像、编码全在这个浏览器标签页里完成。服务器只往你这边发文件,根本没有接收上传的接口。模型加载完以后断网,在同一个标签页里照样可以继续处理视频。
导出的透明 WebM,为什么有的播放器里背景是黑的?
透明信息是作为画面旁边的第二路 VP9 数据存的。Chrome、Edge、Firefox 会读它;QuickTime、Windows「照片」、手机相册和不少桌面剪辑软件不读,就画成黑色。文件本身没问题。如果你的剪辑软件不认 WebM 透明通道,就导出 PNG 序列帧(所有剪辑软件都能按图像序列导入),或者导出抠像绿 MP4 再在软件里抠一次。
声音会保留吗?
会。导 MP4 时,音频数据包从原文件原样复制,没有任何音质损失。WebM 装不了 AAC,所以透明 WebM 的声音会转成 Opus。PNG 序列帧会把音频作为单独文件放进压缩包。有的在线工具免费档导出是不带声音的,这里不会。
为什么第一次要下载 13–26 MB?
那是 MODNet 模型本身:WebGPU 用 25.9 MB 的全精度版,CPU 用 13.0 MB 的半精度版。下载后存在浏览器缓存里,第二次打开大约一秒就加载好,不会再下载。
电脑没有 WebGPU 能用吗?要多久?
能用。没有 WebGPU 时模型通过 WebAssembly 在 CPU 上单线程运行。Apple M2 Max 上「标准」精细度一帧大约 660 毫秒,30 秒、30 帧/秒的视频(900 帧)要十分钟左右;老一点的笔记本更久。把精细度调成「快速」(一帧约 410 毫秒),时间能省下三分之一左右。
最长能处理多长的视频?为什么要限制?
免费版是 30 秒、720p、200 MB 以内。更长的视频自动截取前 30 秒,更大的画面自动缩到 1280×720 以内,照样出结果。之所以限制,是因为所有计算都在你自己的电脑上:一分钟的 1080p 是 1800 张全尺寸画面,CPU 上会很慢,浏览器标签页的内存也吃不消。
什么样的视频效果最好?
MODNet 是用人像训练的,口播、讲解、跳舞、对着镜头说话的人效果最好;宠物、汽车、商品它抠不了。头发和背景颜色太接近、动作快到有拖影、人在画面里特别小,这几种情况边缘会发虚或者缺块——时间线会标出哪些帧里没识别到人。
只需要处理一张图?图片去背景按原分辨率处理单张照片。